Facebookはディープフェイクを作成した人物を推測できるようになった

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Facebookはディープフェイクを作成した人物を推測できるようになった

Facebookは、ディープフェイクを検出するだけでなく、その作成者を追跡できる人工知能を開発した。トレーニング中に実装されたモデルのシステムのおかげで、AI は同じ手法を使用して作成されたディープフェイクを識別し、ソースに戻ることができます。

ディープフェイクとは、次のような新しい技術です。年上の人たちを震えさせる。今では、おかげさまで、一般の人が利用できるアプリケーション、人の顔を別の顔に置き換えることで、最も注意深い人をだますことが可能です。その影響とリスクは数多くあり、控えめに言っても深刻であるため、大企業や科学者は現在、次のような方法を模索しています。最悪の事態を避けるために。 Facebook は自らにこの使命を与え、そのためにミシガン州立大学と提携しました。

このコラボレーションの結果は、これ以上に驚くべきものはありません。確かに、研究者によって開発されたAIは満足していませんディープフェイクの存在を検出するビデオで。彼女には次のような能力もあります創造者の痕跡を見つける。具体的には、デマの作成にどのモデルが使用されたかを知ることができ、適切な情報があれば、その発行元まで遡ることができます。

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Facebookは誰がディープフェイクを作成したかを知ることができる

テクノロジー「単一のディープフェイクの生成に使用される AI モデルの背後にある独自のパターンの発見に依存しています。」と研究者は説明する。「私たちは画像の帰属から始めて、画像の生成に使用されたモデルのプロパティを発見します。 […] データベース内の検出に対する画像の帰属を一般化することで、ディープフェイクの作成に使用された生成モデルに関するより多くの情報を推測できるようになります。 »。したがって、AI が未知のモデルを使用するディープフェイクを分析しても、おそらくその存在を検出できないことを意味します。

この欠陥にもかかわらず、このテクノロジーには多くの利点があります。特に、次のことが可能です。同じモデルカテゴリに属する複数のディープフェイクを特定するこのようにして、それらが 1 つの同じソースから来ていると推測します。これを行うために、ビデオの「フィンガープリント」を分析します。さまざまなデバイスで撮影され、さまざまな方法で構成された写真と同じように、ディープフェイクは独自のパラメーターシステムに従って作成されます。後者はそれらをユニークにし、したがって定義上追跡可能にするものです。

ソース：フェイスブック